こんにちは〜ららぽてすらです♪
今日は、自然言語処理の中で超便利な「ワードエンベッディング」についてお話します✨
ワードエンベッディングってなに?と思うかもしれませんが、簡単に言うと、単語やフレーズを数字のリスト(ベクトル)に変える技術のことを指します。この数字のリストが、その単語の意味やニュアンスを表しているんです!
どうしてそんなことするの?
コンピュータは、文字よりも数字の方が得意。だから、単語やフレーズを数字に変えることで、コンピュータが文章や言葉の意味を理解しやすくなるんです!
ワードエンベッディングの魔法✨
ワードエンベッディングのすごいところは、似た意味の単語は似たベクトルになること。たとえば、「王」と「女王」は似たようなベクトルに、でも「リンゴ」とは全然違うベクトルになるんです!これによって、単語の関係性や類似性を数字で表現できるようになります。
いつ使うの?
- 類似の単語を見つけたいとき
- 文章の感情(ポジティブ、ネガティブ)を判断したいとき
- 機械翻訳や文章の要約などのタスクに
まとめ
ワードエンベッディングは、自然言語処理の中でとても重要な技術です。単語やフレーズの意味を数字で表現することで、コンピュータが言葉の意味を理解しやすくなります。この技術を使って、様々な面白いアプリケーションを作ることができますよ!
ワードエンベッディングの概要
項目名 | 説明・内容 |
---|---|
定義 | 単語やフレーズを固定された次元のベクトルに変換する手法。これにより、単語間の意味の関係性をベクトル空間上で表現します。 |
目的 | コンピュータに単語の意味や関係性を理解させるため。数字の形式はコンピュータが処理しやすいからです。 |
主な手法 | Word2Vec (CBOW, Skip-gram) GloVe FastText ELMo BERT (文脈を考慮したエンベッディング) |
数式 (Word2Vecの例) | \( J(\theta) = -\frac{1}{T} \sum_{t=1}^{T} \sum_{-c \leq j \leq c, j \neq 0} \log p(w_{t+j} \vert w_t) \) ここで、\( p(w_O \vert w_I) \) はソフトマックス関数を使用して計算されます。 |
使用ケース | 類似単語の検索 文章の感情分析 機械翻訳 推薦システム 質問応答システム |
得られる情報 | 単語間の意味の類似性や関係性 文脈に基づいた単語の意味 単語の多義性の解消 単語の階層的な関係性 |